산업 현장에서 생산성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있는 기술로 3D 스캐너가 주목받고 있다. 복잡한 제품 구조와 표면 특성, 휴먼 에러, 환경적 변수 등의 문제를 해결하며 기존 측정 장비의 한계를 극복하는 크레아텍의 3D 스캐너가 다양한 산업군에서 혁신을 일으키고 있다. 크레아텍은 글로벌 기업 크레아폼의 공식 대리점으로, 다양한 스캐너와 자동화 솔루션을 제공해 산업 현장에서 시간과 비용을 절감하며 품질 검사 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 본 기사는 3D 스캐너의 특장점과 실제 산업 적용 사례를 중심으로, 이 기술이 가져올 미래의 가능성을 탐구한다. 산업 현장에서 정밀한 측정은 품질 관리와 생산성 향상의 핵심 과제로 꼽힌다. 특히, 자동차, 항공우주, 중공업 등 다양한 산업군에서는 복잡한 구조와 자유 곡면으로 이루어진 제품이 많아 전통적인 측정 방식으로는 한계에 부딪히는 경우가 많다. 기존 측정 장비인 3차원 좌표측정기(CMM)나 버니어 캘리퍼스는 복잡한 표면을 측정하는 데 비효율적이며, 제품의 크기나 형상에 따라 신뢰도 있는 측정값을 확보하기 어렵다. 더불어, 측정자의 숙련도와 환경적 요소에 따라 측정 오차가 발생하기도 한다. 크레아텍은 이러한 한계를
반도체 제조의 초미세화로 공정 관리의 복잡성이 급격히 증가하며 기존의 관리 방식이 한계에 부딪히고 있다. 이에 따라 데이터 활용성과 공정의 효율성을 극대화하기 위한 새로운 접근이 요구되고 있다. 알티엠은 혁신적인 커스텀 AI 솔루션을 통해 공정 관리의 한계를 극복하고 있다. 특히, 헬스스코어와 다변량 분석 도구를 활용해 센서 데이터를 통합 관리하고 이상 탐지를 실시간으로 수행하며, 불량 발생을 사전에 방지할 수 있는 체계를 제공한다. 본 기사는 알티엠의 솔루션과 이를 통해 반도체 공정 관리가 어떻게 진화하고 있는지 심층 분석한다. 반도체 산업은 점점 더 정밀해지는 공정 기술과 치열한 경쟁 속에서 공정 관리의 효율성을 극대화해야 하는 과제를 안고 있다. 특히, 센서 데이터가 급증하면서 이를 관리하는 범위와 방식에서 한계를 맞고 있다. 기존의 공정 관리 방법론으로는 센서 데이터를 효과적으로 분석하고 대응하기 어려운 상황이 빈번하게 발생한다. 이에 따라 알티엠은 공정 관리의 새로운 표준을 제시하며, 헬스스코어(Health Score)와 같은 AI 기반 솔루션으로 반도체 제조 현장의 난제를 해결하고 있다. 관리 범위와 방식의 한계 반도체 제조 공정은 점차 초미세화되
AI 기술이 제조업 혁신의 새로운 동력을 제공하며, 전 세계가 이를 주목하고 있다. 특히, ‘설명 가능한 AI(XAI)’는 복잡한 제조 공정에서 발생하는 데이터를 명확히 분석하고 최적화하는 데 기여하며, 산업 전반에서 그 필요성과 중요성이 대두되고 있다. 국내 AI 전문기업 인이지는 이러한 XAI 기술을 통해 제조업의 경쟁력을 강화하고, 국제 환경규제에도 효과적으로 대응할 수 있는 솔루션을 제시하며 주목받고 있다. 인공지능(AI)은 인간의 지능을 모방하는 기술로, 이를 지속적으로 발전시키기 위해서는 학습 과정이 필수적이다. 일반적으로 ‘머신러닝’으로 알려진 기계 학습 기법과 이를 한 단계 진화시킨 ‘딥러닝’ 기법이 주로 활용되고 있다. 특히 딥러닝은 인간의 학습 과정을 본떠 설계된 ‘인공신경망’을 기반으로 한다. 수많은 인공신경망이 객체나 현상에 대한 ‘패턴 학습’을 자동으로 수행하여 유연한 판단에 기반한 의사결정을 가능하게 한다. 쉽게 말해, 인간이 데이터를 직접 지정하지 않아도 모델이 스스로 학습하는 기술이다. 그러나 딥러닝 기술이 고도화됨에도 불구하고 여전히 여러 한계와 맹점이 존재한다. 특히 딥러닝을 통해 도출된 예측 결과는 그 근거를 명확히 제시하기
에지 AI는 이제 단순한 기술이 아닌 다양한 산업의 중심축으로 자리 잡고 있다. AI 대중화를 선도하는 생성형 AI의 부상과 함께, 언제 어디서나 AI를 활용할 수 있는 에지 AI에 대한 관심이 급증하고 있다. 특히 제조, 수송, 교통 등 다방면에 에지 AI 기술을 접목시키는 어드밴텍의 사례는 이 기술이 가진 잠재력과 방향성을 잘 보여준다. 글로벌 기술 밴더와의 협업을 통해 혁신적인 솔루션을 제시하는 어드밴텍의 전략은 AI 활용의 진입장벽을 낮추며, 디지털화된 미래로의 전환을 가속화하고 있다. ‘에지 AI(Edge AI)’가 활동 무대를 넓히고 있다. 에지 AI는 PC·스마트폰·태블릿 등 기기를 비롯해 다양한 설비에서 AI 활용이 가능하도록 지원하는 차세대 기술이다. 기존에 AI 기능을 구현하기 위해서는 각 서버를 거쳐야 했지만, 이러한 제약 없이 언제 어디서든 AI를 쓸 수 있는 기술로 에지 AI가 조명받고 있다. 각종 조직의 내부에서부터 산업 현장까지 다양한 공간에서 AI를 활용하는 데 필수적인 기술이다. 특히 ‘생성형 AI(Generative AI)’가 AI 대중화를 이끌면서 에지 AI에 대한 수요도 급증하는 추세다. 이에 각 기업은 엣지 AI 기술에
디지털 트윈은 제조업의 혁신을 이끄는 핵심 기술로 주목받고 있다. 현대오토에버는 소프트웨어 중심의 디지털 트윈 기술을 통해 제조 공정의 변화를 선도하며, ‘버추얼 팩토리’라는 비전을 제시했다. 이 기술은 가상 환경에서 설계와 시뮬레이션을 통해 공장 운영의 효율성을 극대화한다. 특히, 디지털 에셋을 기반으로 한 데이터 표준화와 사용자 친화적 설계가 돋보인다. 현대오토에버의 디지털 트윈 기술이 어떻게 자율 제조의 초석이 될 수 있는지, 그 내용을 살펴본다 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)은 제조 영역의 새로운 시대를 여는 시스템으로 각광받고 있다. 이 방법론은 소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything, SDx)에서 파생된 개념이다. SDx는 소프트웨어가 대상 기술의 중심이 되어 수많은 요소에 가치를 더하는 차세대 인프라를 의미하며, 디지털 전환(DX)을 도모하는 모든 영역에 적용이 가능하다. 예를 들어, 기기 교체 없이 업데이트만으로 새로운 가치를 창출하는 스마트폰 사례를 떠올리면 SDx를 이해하기 쉽다. 이러한 SDx는 각종 데이터를 기반으로 모든 요소를 접목하는 특징을 가지고 있다. S
산업 현장에서의 설비 관리는 안전성과 효율성을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡았다. 특히 인더스트리4.0 시대에 접어들며 예지보전 기술의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 이와 같은 흐름 속에서 원프레딕트의 설비 예지보전 솔루션인 ‘가디원 pdx’가 주목받고 있다. 가디원 pdx는 기존의 개별 설비 관리 방식에서 벗어나, 공정과 공장 전체를 아우르는 통합 예지보전 기술을 제공하며, MLOps 시스템을 통해 지속적으로 성장할 수 있는 솔루션을 구현했다. 이 글은 원프레딕트가 제공하는 가디원 pdx 솔루션이 산업 현장에 어떠한 변화를 일으키고 있는지, 그리고 가디언 pdx의 구체적인 기능과 성공 사례들을 심층 분석한다. 디지털 전환과 인공지능 기술이 제조 및 산업 현장에 스며들면서 효율적인 설비 관리와 생산성 향상이 중요 과제로 떠오르고 있다. 특히, 설비의 예측 가능한 고장을 미리 파악하고 대응할 수 있는 ‘예지보전(Predictive Maintenance)’ 기술은 기업들이 안전성과 효율성을 유지하며 비용을 절감할 수 있도록 돕는 핵심 솔루션으로 주목받고 있다. 그러나 현실적으로 예지 보전은 데이터의 분산, 도메인 지식 부족, 인적 자원의 한계와 같은 다양한 문제에
제조업계는 기술 발전과 함께 복잡한 도전에 직면하고 있다. 생산인구 감소와 숙련공 부족 속에서 효율성을 극대화하는 것이 중요해졌다. 이러한 환경에서 시뮬레이션 기술은 제조 공정 혁신의 핵심으로 떠오르고 있다. 특히 지멘스의 가상 시운전 솔루션은 설계부터 운영까지 제조 공정 전반을 최적화하며 주목받고 있다. 이 글은 국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 캐디언스시스템이 제공하고 있는 지멘스의 가상 시운전 솔루션과 장점에 대해서 다룬다. 현재 제조 업계는 고령화, 생산인구 감소, 숙련공 부족, 기술 사장, 환경규제 등 이슈에 직면한 상태다. 기술 발전에 대한 요구는 증가하는 추세지만, 이에 대한 기반은 흔들리는 양상을 지속 도출하고 있다. 이 추세에서 제조 공정을 고도화하기 위한 작업에 핵심으로 작용하는 기술이 있다. 바로 시뮬레이션 기술이다. 시뮬레이션은 현상을 실제로 구현하기 전 가상 환경에서 각종 변수를 미리 검증해 시행착오를 줄이는 데 특화된 기술이다. 현시점 유망 기술 중 하나로 손꼽히는 ‘디지털 트윈’의 중심 기술로 인식되고 있다. 이러한 가상 검증은 세 가지 잇점을 제공한다. 설비 제어 시운전을 사전에 진행해 제품 출시 기간(TTM)을 단축을 도모할 수
현시점 전 세계 로봇 업계가 바라보는 ‘다음 장’은 로봇 대중화다. 산업현장에 뿌리내려 활약하던 기존 로봇을 일상 영역에 확대 전파하기 위한 노력이 지속되고 있다. 로봇 상용화에 불을 지핀 ‘산업용 로봇’을 넘어, 협동로봇·자율주행로봇(AMR)·서비스로봇 등으로 형태를 세분화해 더욱 확장된 영역에서 로봇을 활용하도록 하겠다는 것이다. 이 영향 때문인지 세계로봇연맹(IFR)·글로벌마켓인사이트(GMI)·인터랙트애널리시스(IA)·포춘비즈니스인사이트(FBI) 등 관계 기관은 오는 2030년까지 각 로봇 시장의 연평균 성장률(CAGR)을 20~30%가량으로 책정했다. 이러한 로봇의 성장성은 인공지능(AI)·정보통신기술(ICT) 등 차세대 기술을 업고 가속화되고 있다. 인간의 의도와 요구사항을 간파해 필요에 맞게 가동하는 이른바 ‘지능형 로봇(Intelligent Robot)’ 시대가 열렸다. 이에 따라 산업통상자원부(이하 산업부)는 지난해 ‘지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법(지능형 로봇법)’에 의거한 ‘제4차 지능형 로봇 기본계획’을 발표했다. 이 정책은 2030년까지 우리나라가 전 세계 로봇 생태계를 선도하는 시스템을 구축한다는 것이 골자다. 산업부는 이 과정에서
최근 산업 현장에서 XR(Extended Reality) 기술이 주목받고 있다. 메타버스와 디지털 트윈 등으로 대표되는 XR 기술은 단순히 가상과 현실을 잇는 기술을 넘어서, 실제 현장에서의 활용성을 극대화하는 방향으로 진화하고 있다. 특히, 건설 및 제조업 분야에서는 XR 기술을 통해 3D 설계 정보와 실물 데이터를 실시간으로 비교하고 검증하는 솔루션이 속속 등장하고 있다. 이 중 대표적인 예로 버넥트의 Twyn 솔루션이 있다. 이 솔루션은 2D 도면을 대체하여 초심자도 품질 검사를 수행할 수 있게 하고, 기존 검사 시간의 90%를 단축하여 효율성을 극대화한다. 현대건설기계, 볼보건설기계, 효성중공업 등의 주요 산업군에 도입되면서, XR 기술이 현실적인 업무의 문제 해결 수단으로 자리매김하고 있는 상황이다. 이번 글에서는 XR 기술의 산업적 활용 사례와 Twyn 솔루션의 도입 효과에 대해 심층적으로 분석해본다. XR 기술의 배경과 주요 트렌드 XR(Extended Reality)은 VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실)을 아우르는 개념으로, 사용자가 가상과 현실 사이를 넘나들 수 있는 경험을 제공한다. 최근 XR 기술은 기술적 진화와 함께 산업
소프트웨어 정의 기술(SDx)은 제조 산업에서 자동화와 자율화를 실현하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 특히 지멘스와 같은 글로벌 기업들이 SDx를 기반으로 한 혁신적인 솔루션을 도입하며, 제조 공정의 효율성을 극대화하고 있다. 디지털 트윈, AI 어시스턴트 등의 기술을 통해 공정 예측 및 최적화가 가능해지면서 자율 제조 시스템의 실현이 가속화되고 있다. 이러한 변화는 ESG 실현과 에너지 효율 극대화, 인력난 해소에도 기여하고 있다. 제조업의 디지털 전환을 이끄는 SDx의 발전 전망을 짚어 본다. SDx의 개념 ‘소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything, 이하 SDx)’은 소프트웨어를 중심으로 특정 기술 내 모든 요소가 연결되어 새로운 가치를 생산하는 개념이다. 이 방법론은 소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Network, SDN), 소프트웨어 정의 데이터센터(Software Defined Data Center, SDDC) 등에서 파생된 디지털 전환(DX) 기반 기술 트렌드로 알려져 있다. SDx는 소프트웨어를 기반으로 시스템이 작동하기 때문에 기존 대비 유연성, 확장성, 효율성 등이 향상되는 차세대 인프
지속가능성은 현대 산업에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, ESG(Environmental, Social, Governance)는 이를 대표하는 개념이다. 슈나이더 일렉트릭은 지속가능성을 핵심 가치로 삼아 다양한 혁신을 이루어낸 기업으로, ‘IMPACT starts with us’라는 슬로건을 내걸고 있다. 이 기업은 지속가능성 사업부를 통해 전 세계적으로 중요한 성과를 창출하며 2050년 넷제로 달성을 목표로 다각적인 접근을 시도하고 있다. 에코스트럭처(EcoStruxure)와 같은 디지털 솔루션을 통해 에너지 관리 및 지배구조 혁신을 실현하고 있다. 지속가능성은 미래 산업의 핵심 트랜드 글로벌 산업은 수차례의 산업혁명을 거쳐 현재에 이르렀다. 이 과정에서 기술 발전과 체제 진보 측면에서 역사적인 고도화를 경험했다. 현재 이른바 ‘5차 산업혁명’을 앞두고 있는 산업은 유례없는 트렌드 전환에 직면해 있다. 지속가능성(Sustainability)이 이 양상에서 핵심으로 작용하고 있다. 지속가능성은 그동안 ‘성장’에 초점을 맞춰 진행되었던 산업혁명에 새로운 시각을 제시한 개념입니다. 이 개념은 4차 산업혁명에서 5차 산업혁명으로 넘어가는 과정에서 시스템을 운
국내 로봇 축제 ‘2024 로보월드’, 이달 23일부터 나흘간 킨텍스서 개최 제조·물류·서비스 로봇부터 부품·소프트웨어·드론까지 로봇 솔루션 총출동 “국내 로봇 생태계에 마켓 플레이스 역할할 것...기업 판로 개척에 지름길 제공하겠다” 전 세계 각지에서 로봇의 활약이 지속되고 있다. 이는 산업 현장부터 일상 분야까지 폭넓은 무대에서의 발자취다. 로봇은 앞선 활동을 바탕으로 데이터·레퍼런스를 지속 축적해 더욱 완성도 높은 기술로의 도약을 앞두고 있다. 로보 공학은 하드웨어·소프트웨어를 비롯해 융합 기술과 인프라까지 수많은 요소가 한데 접목된 후 결과물이 도출되는 영역이다. 이 때문에 로봇 업계는 완성도 높은 로봇을 내놓기 위해 협력하고 있다. 궁극적으로 인간이 직면한 각종 이슈 대응과 인간 시스템의 효율성을 극대화하기 위해서다. 새로운 ‘무언가’가 필요한 시점에 놓인 국내 로봇 업계에서도 전방위적인 협력의 움직임이 이어지고 있다. 연구 단계부터 제품 론칭까지 로봇 산업 경쟁력을 확보하기 위해 치열하게 고민과 협력을 지속하는 중이다. 완전한 로봇 생태계가 확립될 때까지 군계일학의 로봇을 빠르게 내놓는 ‘경쟁’보다 일심일덕의 산물을 만들자는 ‘상생’의 분위기가 확
동연S&T는 최근 급변하는 산업 환경 속에서 물류 운영의 혁신을 목표로 통합 관제 시스템(TMS)을 제공하며 제조업계의 디지털 전환(DX)과 ESG 경영을 실천하는 모범 사례로 주목받고 있다. 윤희성 동연S&T 상무는 “동연S&T의 TMS는 단순한 물류 관리 시스템을 넘어, AI 기반 예지보전, ESG 관점에서의 전력 관리, IoT 기반 실시간 모니터링 등 다양한 혁신 요소를 포함하고 있다”며, 시스템의 차별성을 강조했다. 이 글에서는 동연S&T의 TMS와 이를 통해 달성한 성과 및 미래 비전, 그리고 중소·중견 제조업체들에 미치는 영향을 다루고자 한다. 동연S&T의 운송 관리 시스템(TMS)은 기존의 운송 관리 시스템과는 차별화된 통합 관제 시스템을 목표로 하고 있다. 단순한 운송 차량의 배차 및 추적을 넘어, 공장 내 물류 차량의 실시간 관리와 자동화, AI 기반 예지보전 체계까지 도입하여 기업의 요구에 맞춘 종합적인 솔루션을 제공한다. 특히 중소 제조업체들이 겪는 문제들을 해결하는 데 초점을 맞췄다. 이 시스템은 다양한 공정 설비의 니즈를 충족시키고 있으며, 설비의 실시간 모니터링, 디지털 트윈, ESG 관점에서의 전
최근 물류센터의 운영은 자동화 기술 도입으로 급격한 변화를 맞이하고 있다. 트위니의 김재성 본부장은 “물류센터의 규모가 커지고 복잡해지면서 숙련된 인력의 부족과 생산성 저하 문제가 심각해지고 있다”고 지적하며, 자율주행 로봇이 이 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 대안임을 강조했다. 실제로 물류센터가 점점 더 대형화되고 복잡해지면서 피킹 작업에 더 많은 시간이 걸리고, 주문 변동성에 대응하기 어려운 것이 현실이다. 트위니의 자율주행 로봇은 이 같은 문제를 해결하기 위해 등장했다. 김 본부장은 “트위니의 나르고 오더피킹은 작업자의 이동을 대신해 물품을 찾고, 피킹 작업을 지원하여 물류센터의 생산성을 극대화한다”며, 기존 물류센터에 쉽게 도입할 수 있다는 점을 강조했다. 이 글에서는 트위니가 제안하는 자율주행 로봇을 활용한 물류센터 자동화 솔루션에 대해 살펴보고, 이를 통한 기대 효과에 대해 알아본다. 최근 물류센터 운영은 급격한 변화를 맞이하고 있다. 그중에서도 가장 큰 변화는 자동화 기술의 도입이다. 물류센터는 점점 더 대형화되고 복잡해지면서 운영 과정에서 많은 노동력을 필요로 한다. 그러나 숙련된 인력을 구하는 것은 갈수록 어려워지고 있으며, 이로 인해 생산
유통·물류 업계에서 정확한 수요 예측은 오랜 과제다. 임팩티브AI의 ‘딥플로우(Deep Flow)’ 솔루션은 AI를 활용해 판매량을 예측하고 재고 관리를 최적화한다. 다양한 외부 데이터를 통합해 예측 정확성을 높이고, ERP·WMS와 연동해 인사이트를 제공한다. 신제품이나 원자재 관리도 유연하게 대응할 수 있어 물류 혁신을 실현한다. 다양한 산업에서 활용 가능한 딥플로우는 유통·물류의 새로운 기준을 제시하고 있다. 정확한 수요 예측은 유통·물류 영역에서 오랜 기간 해결되지 못한 숙원이다. 판매량은 다양한 변수에 의해 유동적이기 때문에 정확하게 분석하고 예측하는 것이 쉽지 않다. 업계에서는 확실한 데이터가 아닌 감각과 관례 등을 기반으로 발주를 진행하는 경우도 있다. 데이터를 활용한다고 해도 주로 사내 데이터만을 취급하기 때문에 효율적인 분석이 이루어지지 않는 것이 현실이다. 이 과정에서 판매량을 잘못 예측하면 재고가 쌓이게 되어 재고 관리에 추가적인 자원을 투입해야 하는 연쇄적인 자원 소모를 겪게 된다. 이러한 딜레마는 기업의 규모와 상관없이 발생하며, 판매량 전망 실패에 따른 재고 손실은 시장에서의 신뢰에도 영향을 미치므로 세밀한 관리가 필요하다. 따라서
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